OTUS

Machine Learning. Basic

Начальный уровень
Наставник: Нет
Сертификат: Нет
Формат: Online
Рассрочка: Нет
Язык: Русский
Осталось мест: не ограничено

69 000 ₽/курс

5 месяцев

Записаться

Вы будете перенаправлены на сайт партнера.

OTUS

Machine Learning. Basic

С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Практика на реальных данных.

Построй план своего карьерного развития

Построй свою траекторию

Для кого этот курс?

Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов Машинного Обучения.
Классические модели Machine Learning. Классические модели Machine Learning. Научитесь применять основные алгоритмы машинного обучения для решения большого набора задач классификации и регрессии, проводить необходимыц анализ и обработку данных, освоите полный цикл обучения моделей Машинного обучения.

Программа обучения

Тема 1: Знакомство. Настройка окружения для работы
Тема 2: Базовые типы и структуры данных. Управление потоком
Тема 3: Работа с функциями и данными
Тема 4: Git, shell
Тема 5: Групповая менторская консультация
Тема 1: Основы ООП
Тема 2: Продвинутый ООП, исключения
Тема 3: Продвинутый ООП, продолжение
Тема 4: Модули и импорты
Тема 5: Тесты
Тема 6: Знакомство со встроенными модулями
Тема 7: Файлы и сеть
Тема 8: Групповая менторская консультация
Тема 1: Основы NumPy
Тема 2: Основы Pandas
Тема 3: Визуализация данных
Тема 4: Групповая менторская консультация
Тема 1: Матрицы. Основные понятия и операции
Тема 2: Практика. Матрицы
Тема 3: Дифференцирование и оптимизация функций
Тема 4: Практика. Дифференцирование и оптимизация функций
Тема 5: Алгоритмы и вычислительная сложность
Тема 6: МНК и ММП
Тема 7: Практика. МНК и ММП
Тема 8: Случайные величины и их моделирование
Тема 9: Практика. Случайные величины и их моделирование
Тема 10: Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
Тема 11: Практика. Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
Тема 12: A/Б-тестирование
Тема 13: Групповая менторская консультация
Тема 1: Введение в машинное обучение
Тема 2: Exploratory Data Analysis and Preprocessing
Тема 3: Задача регрессии. Линейная регрессия
Тема 4: Задача классификации. Метод ближайших соседей
Тема 5: Логистическая регрессия
Тема 6: Деревья решений
Тема 7: Ансамбли моделей
Тема 8: Feature engineering & advanced preprocessing
Тема 9: Групповая менторская консультация
Тема 1: Выбор темы проекта
Тема 2: Консультация в формате предзащиты
Тема 3: Защита проекта

Знания и навыки, которые приобретете

Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров

Тэги